Map的输出 是key,value的 list
Reduce的输入是key。value的list
MapReduce核心思想
分而治之，先分后和（只有一个模型）
Map负责数据拆分 map: [k1,v1] → [(k2,v2)]
Reduce负责数据合并 reduce: [k2, {v2,…}] → [k3, v3]
Mapreduce的输入是一个目录，那么会将目录内的所有文件进行读取计算，
若是一个文件，那么只计算该文件。
Mapreduce的输出路径绝对不能已存在
Mapreduce Maptask不能人为设置
Reducetask可以人为设置，task越多速度越快
job.setNumReduceTasks(5);
将代码打包（jar）上传到集群运行需要在driver中添加以下代码
job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
MapReduce执行流程
第一步：InputFormat
InputFormat 在HDFS文件系统中读取要进行计算的数据
输出给Split
第二步：Split
Split 将数据进行逻辑切分，切分成多个任务。
输出给RR
第三步：RR
RR 将切分后的数据转换成key value进行输出
key : 每一行行首字母的偏移量
value: 每一行数据
输出给Map
第四步：Map
接收一条一条的数据（有多少行数据Map运行多少次，输出的次数根据实际业务需求而定）
根域业务需求编写代码
Map的输出是 key value的 list
输出给Shuffle（partition）
---------------------------------------Map-------------------------------------------------------
第五步： partition
partition: 按照一定的规则对 **key value的 list进行分区
输出给Shuffle（sort）
第六步：Sort
Sort :对每个分区内的数据进行排序。
输出给Shuffle（Combiner）
第七步：Combiner
Combiner: 在Map端进行局部聚合（汇总）
目的是为了减少网络带宽的开销
输出给Shuffle（Group）
第八步：Group
Group: 将相同key的key提取出来作为唯一的key
将相同key对应的value提取出来组装成一个value 的List
输出给Shuffle（reduce）
------------------------------------Shuffle--------------------------------------------
第九步：reduce
reduce： 根据业务需求对传入的数据进行汇总计算。
输出给Shuffle（outputFormat）
第十步：outputFormat
outputFormat:将最终的额结果写入HDFS
------------------------------------reduce--------------------------------------------
MapReduce程序运行模式
本地运行模式
（1）mapreduce程序是被提交给LocalJobRunner在本地以单进程的形式运行
（2）而处理的数据及输出结果可以在本地文件系统，也可以在hdfs上
（3）怎样实现本地运行？写一个程序，不要带集群的配置文件
本质是程序的conf中是否有mapreduce.framework.name=local以及yarn.resourcemanager.hostname=local参数
（4）本地模式非常便于进行业务逻辑的debug，只要在eclipse中打断点即可
本地模式运行代码设置
configuration.set("mapreduce.framework.name","local");
configuration.set("yarn.resourcemanager.hostname","local");
TextInputFormat.addInputPath(job,new Path("file:///F:\\离线阶段课程资料\\3、大数据离线第三天 \\wordcount\\input"));
TextOutputFormat.setOutputPath(job,new Path("file:///F:\\离线阶段课程资料\\3、大数据离线第三天\\wordcount\\output"));
集群运行模式
（1）将mapreduce程序提交给yarn集群，分发到很多的节点上并发执行
（2）处理的数据和输出结果应该位于hdfs文件系统
（3）提交集群的实现步骤：
将程序打成JAR包，然后在集群的任意一个节点上用hadoop命令启动
hadoop jar hadoop-1.0-SNAPSHOT.jar cn.itcast.hdfs.demo1.JobMain
